机车顶部及受电弓检测系统利用多个高速，高分辨率的相机，采集机车顶部受电弓和瓷瓶等主要部件的图像，同时扫描机车顶部的全景图。采集的图像传输到服务器，通过对图像的识别与分析，自动检测出滑板的磨耗，对受电弓的常见故障 (磨耗过限、裂纹、缺失等) 自动报警，检车员通过浏览图像就可以对机车顶部异常报警部位进行检查和确认。      

首先高速、高分辨率相机拍摄车顶部的全景图产生一个高清视频文件，再通过专业转码软件把高清视频转换成高清图片，通过图像识别算法利用服务器的计算性能进行图片的识别，然后找到故障点，其中服务器的CPU在图像识别中起到关键作用，CPU的计算性能高低直接影响到故障排查的效率，随着相机的分辨率越来越高生成的视频越来载大，需要处理的文件也越来越大，CPU处理性能己成为系统中的瓶颈。

根据用户算力不够的痛点和对应用的深入了解后，中科云达向客户推荐采用中科云达RT4230-4G高性能计算平台，搭载2颗Intel Xeon Gold 6326处理器和128GB高速缓存、2块 Nvidia RTX 3090 GPU加速器，利用GPU数以万计的CUDA核进行图像的并行处理 ，来提升工作效率。

产品特性：

---支持 4颗Nvidia GPU加速器(Tesla/Geforce)

---支持 2颗Intel Xeon Gold 6326 处理器

---支持 16条DDR4内存，最高支持4TB 

---2个2200W冗余钛级电源

在采用了中科云达RT4230-4G高性能计算平台后，把图像分类识别的工作由CPU处理转移到GPU处理，由于CUDA核心数量是CPU核心数量的100倍，且一台计算机支持4块GPU处理器，数以万计的处理器并行工作实现惊人的处理速度。

视频采集后由CPU分类识别要等待数小时，而采用GPU分类识别缩短至分钟级。根据客户反馈在采用GPU做图像识别比CPU做识别提升65倍的性能，直接提升了的工作效率，得到铁路某局领导的高度评价。